" x j$ K9 n3 D8 @9 s! ]. w
+ N% I: w+ n0 f% Z2 F: v. m 铁甲将军夜渡关
: B4 `0 }* C+ P! h- h9 j: I6 w0 i" r6 s 朝臣带漏五更寒 & s5 j8 g% y$ P5 |4 x, j& s+ g
山寺日高僧未起
- Y- C4 a" `( j) A 看来名利不如闲 啪!(醒木的声音)
" P! Y) Y. y& A/ J- v: K 一周没有更新了【吃瓜】 W% N" y# K8 J$ s. G+ y" @
因为了小小的科(摸)研(鱼)任务 0 k' ^9 S% E) o% w! F, A
忙
1 Z" {' u* l: Y' Q2 k5 S* ]9 f4 } 都忙
4 F' d h6 }1 v1 x7 d# j 忙点好啊(主要是早上不起床) ( G: E" I' c5 h% E$ Z. g. J5 ]! o- J
: T: R3 v/ x" s( a J- o1 w, p8 N 我们在进行数据分析时,有一个非常重要的前期操作--数据预处理 . @ T1 d; p; t2 F
在学习机器学习算法时,为了更好的理解算法的基本思想 6 h; D4 `" b# ~
会用到处理过的很干净的数据集 7 n2 M8 M1 p! G9 X
而真实的数据中,多种多样的数据类型、输入的错误、数据的质量等等原因 7 _& D4 J: R& |. N, R
都可能导致无法匹配模型需求 # E/ I7 J' s- p! [; a1 ~8 {! U
这时候就需要进行数据预处理工作
* J* j) T: _3 {/ H& v' S' R/ G
9 W# E2 V3 d2 d 把不同规格的数据转为到统一规格就是无量纲化 0 U+ @6 Z5 |' S
比如我们判断环境参数对浮游植物的影响
2 m$ M6 |% M- [: U8 W3 Y 22.9°的温度显然比0.044μmol/L的磷浓度有更大取值范围
% G! t$ j8 k5 M3 z: \; s+ _ 这会放大温度的影响效果
% I7 t% W# U1 x; f! Y5 o # Q, v( t$ V+ _8 t: W Y# n: A8 U% T
将数据收敛到[0,1]之间该过程就是数据归一化
( f' O3 N+ \9 j6 | 可以使用sklearn中preprocessing.MinMaxScaler来实现这个功能
" i1 O9 Q) R0 q5 Z 归一化后的数据服从正态分布
6 ]% x. r& P) W( E/ S6 N5 D from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
; g3 a* ], D6 T, \7 n
+ ?9 C% _$ d/ C n/ b0 ~, C def mm(): . V) X2 O9 r2 J$ O1 j
""" 8 h' X3 `8 T; D ^6 s; J
归一化处理 - u) b# G8 }' F& u7 c* g/ O
"""
1 ^1 q! t3 W( @ y # 实例化MinMaxScaler函数,不填写 feature_range参数默认为0,1
- E, T5 E, c/ S% d; p* j6 I mm = MinMaxScaler(feature_range=(2, 3))
0 N. M; S1 E3 H( T8 Z2 @
$ q' H( }9 w. w& [3 q% V data = mm. fit_transform([[90,2,10,40],[60,4,15,45],[75,3,13,46]]) 3 ?% _+ i/ i: p, L+ } f
Y1 ?! d( p) l, o) f
print(data) 0 f, P3 \, h' z2 t* c* M
# R/ K$ x+ H+ c
return None
7 f; P! [, T1 {2 g" _3 R7 B: |$ P2 N7 j1 Q9 Q. F
if __name__ == "__main__": 5 X/ M" |# e: J f- b
mm() # @' [% g i$ @0 P
% b" C' f) F1 Z! g
数据标准化
/ D' ~, _( j" i& q+ I G$ i 标准化后的数据服从均值为0方差为1的正态分布 , V6 v7 S& e+ r- L
from sklearn.preprocessing import StandardScaler 3 n4 `8 f+ H4 l. o6 c# ~5 g: O: J
: `$ f& h' L' j6 B! P0 e" @
# x = x-mean/γ mean:平均值 γ: 标准差
) y% A; u( Y5 Z; C& @9 R1 G # 方差 = (x1-mean)²+(x2-mean)²+(xn-mean)² / n 标准差 = 方差开根号
$ \2 O6 n0 I; h. R # 优点,不易受异常数据印象 $ a( g! f* Y& g$ V
/ d5 d% c+ g( ]! N! q$ X5 p- g% t
# 一个目标变量由多个 特征变量影响,当一个特征变量很大时,影响程度更大,所以我们进行标准化,消除这样的影响 : S4 Q! L, e9 @" o) m
def stand():
5 ` @$ F' g1 V- _4 ]4 ~ """ ' r. {6 U& h& k' L; \% T
标准化缩放
2 f6 _8 T# s3 x" D5 g7 q( p """
; C# M+ h: c, }( x3 U" D/ H" _2 d std = StandardScaler()
! T! @5 }) m$ v U
1 b; W$ N, W1 Z4 B0 T0 v) t1 g' F pre_data = [[ 1000., -1., 3.],[ 2000., 4., 2.],[ 4000., 6., -1.]] 8 h. P3 K2 }) a" G% I, v2 ~
8 z; w- W2 b8 k( r' S3 r( F9 k data = std.fit_transform(pre_data) # U' A; t( b( Y( X6 b
print((1000-2000)) 3 _: }9 B6 h m' @' O
print(pre_data) # {* L. X5 t, M0 U" b
print(data)
7 k1 S6 ?" o. |9 Q. a* a3 f& w. x- k* N+ A' o; I# L8 |7 W9 t
return None
% }, Y; q0 @' Z! g8 S9 O6 s2 t6 `, n1 ~- s7 y" S
if __name__ == "__main__": 9 R2 v4 G3 b0 F7 w; o8 u/ |
stand() 7 _3 T- L# N5 h* k+ R8 V$ N
* A: C) b/ p& L( O* `; u
0 E) S. l8 z. V 关注我【生物海洋计算机支线】,获得更多生物海洋学,数据处理,作图等相关知识
6 Z6 i& k0 j! r: J) C- t9 k7 h
; Y( f/ Z* G) Q7 K& ?
2 }8 d) O% A% g$ _, ]# U
A/ Z% _3 {2 W9 R3 Y2 [, n8 Y3 j5 k, l7 z
; t1 c) i2 G4 a6 [7 x |